Інформаційні системи та технології обробки даних соціологічних досліджень

Абсолютная погрешность  не характеризует точности измерения. Например, при измерении длины  стола в 2 м и длины дороги в 200 км допущена абсолютная погрешность D₁= D₂=0.1 м.^[6] Для оценки точности измерения используется относительная погрешность (d) применяемого значения W_n, равная отношению абсолютного значения погрешности этого числа к абсолютной величине соответствующего точного числа:^[7]                                     

 

  

Следовательно, чтобы определить объем  выборочной совокупности необходимо провести оценивание возможного эмпирического  распределения, то есть извлечь из данных наилучшее статистическое приближение  для неизвестных значений параметров, отвечающих наблюдениям, а также объективную меру этого распределения.^[8]

Для этого необходимо уточнить методы описания выборок, которые аналогичны основным методам статистического описания совокупности. Основными из них являются:

прямое или косвенное  описание полного распределения: прямое - в терминах одной из стандартных  производящих функций;

описание отдельных  свойств полного распределения, таких как  моменты (дисперсия, вариация, ковариация), избранные процентные точки.^[9]

Например, используя второй метод описания первых моментов и  избранных процентных точек и  определив достаточным интервал доверия с коэффициентом равным 0.9, можно вычислить объем выборки. При этом, во-первых, определив по таблице критическую точку 100%  распределения при обозначенном коэффициенте доверия (t=1.65)^[10]; во-вторых, определив как возможно максимальную дисперсию качественного дихотомического вопроса (да или нет) d²_max= p q = 0.25; в-третьих, определив абсолютную ошибку (погрешность) выборки D = 1 - 0.9 = 0.1.

Для определения объема выборки используем формулу для случайного повторного отбора, когда объем генеральной совокупности неизвестен:^[11]

        

Для обработки эмпирических данных необходимо определить, доверительный  интервал для математического ожидания эмпирической функции распределения, используя при этом второй метод  оценивания,^[12] предварительно вычислив предельную ошибку выборочной средней для максимально возможной дисперсии D(X_i) = d²= 0.25:^[13]

        

Таким образом, что бы выводы исследования можно было распространить на исследуемую  совокупность, ее объем должен быть в соответствии закону больших чисел не менее 70 обследуемых для коэффициента доверия, равного 0.9. Обосновав логико-математически требуемое количество респондентов в выборочной совокупности, необходимо определить логико-структурный состав выборки, то есть определить в ней представительство конкретных людей количественно и качественно.

Выборка это  процесс формирования выборочной совокупности путем отбора единиц наблюдения.

Единицы наблюдения включают в себя:

Элементы выборочной совокупности (например, респонденты), подлежащие изучению, это  единицы анализа;

Элементы (поселения, предприятия, группы респондентов), отбираемые на каждом этапе выборки по особому плану, это единицы отбора.        

Выборочная совокупность это часть генеральной совокупности, отражающая основные с точки зрения целей исследования свойства, признаки генеральной совокупности.

Свойство  выборочной совокупности воспроизводства  характеристик генеральной совокупности называется репрезентативностью. Ее критерии: статистический - отражение при расчете объема выборки в выборочной совокупности параметров генеральной с заданной погрешностью; ресурсно-экономический - экономичность исследования (оценка кадрового обеспечения, стоимости, временных затрат и т.д.); аналитический - ограничения на объем выборки, накладываемые задачами последующего анализа.

Генеральная совокупность это общность людей  или социальный объект, на который  распространяются выводы исследования.

Выборка бывает одноступенчатая (на первой ступени объекты репрезентации  совпадают с единицами наблюдения) и многоступенчатая (отбор на первой ступени объектов репрезентации, на последующих единиц наблюдения).

Случайным называется отбор, при котором  каждая единица генеральной совокупности имеет равную или почти равную вероятность попадания в выборочную совокупность. Случайные отборы бывают:

Вероятностный отбор - при  котором каждая единица генеральной  совокупности сохраняет равную возможность  на протяжении всего процесса отбора  быть отобранной в выборочную совокупность (повторный отбор) или вероятность попадания возрастает, так как отобранная единица не участвует в отборе далее (бесповторный отбор). Основное требование - достаточно большой объем выборочной совокупности;

Систематический отбор  это случайный отбор, при котором  первая единица наблюдения отбирается случайно, а остальные через один и тот же интервал (шаг), например из списка. Это псевдослучайный отбор.

Направленным  называется неслучайный отбор, при котором единицы наблюдения отбираются в выборочную совокупность в соответствии с критериями, заданными исследователем. Направленные отборы бывают:

Гнездовой отбор это  направленный многоступенчатый отбор, при котором на каждой ступени  выделяется промежуточный объект репрезентации (“гнездо”), служащий исходной совокупностью  для следующей ступени. При его осуществлении, как правило, в качестве единиц отбора выступают не отдельные респонденты, а группы с последующим сплошным отбором их. Особенностью является то, что “гнезда” на каждой ступени неоднородны по внутренней структуре подобно генеральной совокупности. Респондентом называется лицо (личность, человек), которое является источником первичной социологической информации, представляющей собой результат измерения;

Квотный отбор это  направленный многоступенчатый отбор, при котором единицы наблюдения включаются в выборочную совокупность пропорционально их долям (“квотам”) в генеральной совокупности. Ему предшествует построение генеральной совокупности, воспроизводящей ее структуру в виде пропорций (квот) изучаемый признаков, например, если в коллективе количество мужчин и женщин соотносится как 1:2, то в выборочной совокупности должны быть представлены респонденты по этому признаку в таком же соотношении. Это наиболее сложный метод, применяемый при большой генеральной совокупности и требующий для отбора респондентов использования не менее четырех признаков;

Районированный отбор  это направленный многоступенчатый отбор, которому предшествует процедура  деления совокупности на “районы”, которые внутри себя относительно однородны, но различаются между собой. Основные особенности - деление производится на основе признака, коррелирующего с исследуемыми характеристиками; ошибка выборки обуславливается только вариацией внутри выделенных типичный групп (районов). Данный отбор требует информации о генеральной совокупности для определения %-ного  представительства признаков деления в выборочной совокупности, предварительного анализа объекта исследования;

Метод основного массива  это направленный отбор, при котором  наблюдению подвергается группа единиц генеральной совокупности, удельный вес которых вполне достаточен (достаточно велик) по мнению исследователя. Основным условием применения выступает доказательность того, что оставшаяся, не подвергшаяся исследованию часть генеральной совокупности не окажет существенного влияния на конечные выводы, это, как правило, 70%  объема генеральной совокупности;

Стихийный отбор это  направленный отбор, при котором  нельзя обеспечить соответствие выборочной совокупности генеральной по всем изучаемым  признакам или нельзя уточнить выборочную совокупность: отбор “первого встречного” - направленный по месту и времени единиц наблюдения в многолюдных местах;  отбор “себе подобных” - отбор из своего ближайшего наблюдения; прессовый отбор - респонденты сами “включаются“ в выборочную совокупность на основе теле опросов, радио опросов, анкет, публикуемых в печати и т.д.

Основными ошибками социологического исследования являются: теоретические (связанные с выбранной теорией), статистические (как правило, это заданная погрешность), наблюдения (полученные при сборе и первичной обработке информации). Ошибки наблюдения бывают: ошибки регистрации и ошибки репрезентативности.

Ошибки регистрации возникают  в результате неправильного установления фактов в процессе наблюдения или  не точной их записи: случайные  - при заполнении документов, при измерении показателей, при подсчете и т.п.; систематические - из-за неправильного выбора метода сбора или обработки первичных данных, неточностью в “инструменте” (анкете, бланке наблюдения и т.д.), из-за не учета постоянного влияния внешних факторов и т.п. Ошибки репрезентативности возникают из-за отклонения значений показателей по выборочной совокупности от их значений по генеральной: случайные - при отборе единиц наблюдения (как правило, задаются при определении объема выборки); систематические - из-за неточности соблюдения процедуры выборки, отказа респондентов, нарушений процедуры обработки.

Таким образом, эмпирическое исследование открывает новые факты и ставит новые задачи перед теорией. Теоретическое  исследование получает новые возможности объяснения фактов и методологически ориентирует эмпирическое. В сущности, это два уровня глубины научного исследования социальных процессов и явлений. Единство и взаимообусловленность эмпирического и теоретического уровней  являются основной теоретико-методологической предпосылкой и условием достоверности получаемого социологического знания. Социологическое исследование это система логически последовательных методологических и организационно-технических процедур, связанных между собой единой целью - получить объективно-достоверные сведения об изучаемом социальном явлении или процессе для их последующего использования на практике.

 

1.4. Измерение в  социологическом исследовании

Под социальным показателем понимается передатчик социальной информации, который находится между исследователем и социальной реальностью. Индикаторы - это доступные наблюдению и измерению характеристики изучаемого социального объекта. Показатели подразделяются на знаково-символические средства, средства наблюдения и измерения, социальные явления и процессы (рис. 4) 

 

Рис. 4.  Система социальных показателей 

 

Под измерением в социологическом  исследовании понимается процедура, с помощью которой объекты измерения, рассматриваемые как носители соответствующих отношений, отображаются в некоторую математическую систему с соответствующими отношениями между элементами. Это процедура приписывания чисел значениям изучаемого признака, целью которой является получение числовой модели исследования.

Под шкалой понимается тот алгоритм, с помощью которого устанавливается соответствие между свойствами социального объекта и свойствами сопоставляемых чисел.^[1] В социологии обычно выделяют следующие виды шкал: 

номинальные, 

порядковые (ранговые),

метрические (шкалы отношений, интервальные).

Номинальная шкала это шкала соответствия социальных свойств равенства и неравенства соответствующим числовым отношениям с целью отличия одного социального объекта от другого, то есть выявление непересекающихся классов - каждый класс соответствует определенной позиции на шкале. Например, пол: мужской - 1, женский - 2; мужчины: холостой - 1, женатый - 2, разведенный - 3, вдовец - 4. Это закрытые вопросы, то есть все возможные ответы предлагаются респонденту. При этом решаются следующие задачи: во-первых, измеряется количество каждого признака; во-вторых, определяется различие между ними. Для выполнения второй задачи достаточно решить математическое уравнение сравнения равенства или неравенства, при этом первая задача решается методом выбора той или иной категории или числового балла на шкале или применением открытых вопросов, то есть вопросов, в которых дается респонденту возможность дать свой ответ,  например, “Ваш возраст?”, “Ваше образование?”, “Ваше отношение к коллективному отдыху? - 1. Мне нравится отдыхать коллективом, 2. Предпочитаю отдыхать один, 3. Предпочитаю незнакомую компанию, 4. Другое, напишите свой ответ” и т.п.

Порядковая (ранговая) шкала это шкала соответствия социальных свойства равенства или неравенства и их степени выраженности с соответствующими числовыми отношениями. Например, удовлетворенность чем-либо: полностью - 5, скорее да чем нет - 4, трудно сказать - 3, скорее нет - 2, полностью не удовлетворен - 1. Для этого помимо задач, приведенных в номинальных шкалах, необходимо измерить интенсивность выраженности признаков. Чтобы решить эту задачу, достаточно выполнить математического сравнение "больше", "меньше" и расположить признаки в порядке возрастания или убывания, то есть проранжировать.

Метрическая шкала это шкала соответствия социальных свойств равенства или неравенства и пропорций внутри них с соответствующими числовыми отношениями. Например, равных пропорций - определение возрастных групп: 16-20 лет - 1, 21-25 лет - 2, 26-30 лет - 3; неравных пропорций - срок службы: 1-2 года - 1, 2-5 лет - 2, 5-20 лет - 3, 20-25 лет - 4, более 25 лет - 5. Если на шкале ноль условный, то это интервальная шкала, если естественный - шкала отношений (возраст, заработанная плата и т.д.). Метрические шкалы помимо задач, решаемых с помощью номинальных и порядковых шкал, позволяют ответить на вопрос: на сколько или во сколько раз  интенсивность выраженности одного признака больше или меньше другого.

Обращение к  респонденту с целью получения  от него информации по теме исследования называется вопросом. Вопросы отражают интерпретацию основных понятий исследования.

При составлении анкет, карточек наблюдения и т.п. наиболее часто встречаются такие ошибки, как обнаружение установки исследователя, неадекватность терминов и ошибка несоразмерности, состоящая в предложении выбрать одну или несколько ценностей, несопоставимых между собой. Правильно составленный опросник - важное условие успешного решения задач социологического исследования, обеспечения его качества, надежности результатов.

Качество измерения  зависит от регистрации характеристик отобранных единиц исследования (наблюдения) (рис. 5).

Рис. 5. Понятия, описывающие  качество социологического измерения  

 

Надежность заключается в гарантии однозначности получаемой социологической информации. Вероятность отсутствия систематических ошибок -обоснованность (употребляется так же термин “валидность”) выражается в том, что шкала должна измерять те свойства и характеристики, которые планируются для измерения, не смешивая их с другими. Вероятность отсутствия случайных ошибок обеспечивается устойчивостью и точностью измерения. Устойчивость это способность шкалы  давать однозначную информацию при любом повторном измерении, точность - степень совпадения полученных данных с истинной величиной.Чувствительность измерения заключается в способности выявлять отношение респондентов к изучаемому явлению с той или иной степенью достоверности, она основана на полноте - учете всех значений индикаторов.